mmdetection+3.0

以下是使用MMDetection 3.0进行目标检测的步骤：

1.安装MMDetection 3.0

可以通过以下命令安装MMDetection 3.0：

pip install mmcv-full==1.3.10 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.9.0/index.html
pip install mmdet==2.17.0

2.下载预训练模型

MMDetection 3.0提供了多个预训练模型，可以在COCO数据集上进行微调。可以通过以下命令下载预训练模型：

wget https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/retinanet/retinanet_r50_fpn_1x_coco/retinanet_r50_fpn_1x_coco_20200130-c2398f9e.pth

3.准备数据集

在进行目标检测之前，需要准备自己的数据集。可以将数据集按照COCO数据集的格式进行组织，包括训练集、验证集和测试集。可以使用labelme等工具进行标注。

4.配置配置文件

MMDetection 3.0提供了多个配置文件，可以根据不同的任务选择不同的配置文件。可以将配置文件中的数据集路径、预训练模型路径等参数进行修改。

5.训练模型

可以使用以下命令开始训练模型：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [--work-dir ${WORK_DIR}] [--resume-from ${CHECKPOINT_FILE}]

其中，`${CONFIG_FILE}`为配置文件路径，`${WORK_DIR}`为工作目录路径，`${CHECKPOINT_FILE}`为预训练模型路径。

6.测试模型

可以使用以下命令测试模型：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--out ${RESULT_FILE}] [--eval ${EVAL_METRICS}]

其中，`${RESULT_FILE}`为结果文件路径，`${EVAL_METRICS}`为评估指标。